agentmemory
为AI编码代理提供持久记忆
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：agentmemory。 它的用途是：为AI编码代理提供持久记忆 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agentmemory/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请记住我当前项目的技术栈是React+Node.js+PostgreSQL，数据库连接字符串在.env中，API路由定义在routes文件夹下，用户认证使用JWT'。agentmemory会将这些信息持久化存储，后续对话中再次询问项目上下文时，AI会自动调用已保存的记忆，无需重复说明。
介绍
这个Skill解决了AI编码代理每次对话都需要重新解释项目上下文的问题。在实际开发中，开发者经常需要反复向Claude Code、Cursor等工具说明项目结构、技术栈、API设计等背景信息，导致大量重复对话和Token浪费。agentmemory通过持久化存储，让AI代理记住所有关键信息，无需重复解释。
使用方式很简单，你只需要安装npm包并初始化引擎，之后就可以通过自然语言指令来存储、检索和管理记忆。例如，在执行复杂任务前先让AI保存当前上下文，之后任何对话都能自动调用相关记忆。它支持置信度评分、自动生命周期管理、知识图谱关联和混合搜索，确保高召回率。
它非常适合需要频繁切换项目或维护多个AI编码代理的团队或个人。尤其是那些已经使用Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Gemini CLI等工具的开发者，可以大幅减少上下文切换成本，提升编码效率。对于智能体开发者和全栈工程师来说，它还能帮助管理多个AI代理之间的共享记忆。
建议在启动新项目或切换任务时统一使用此工具保存项目上下文快照。需要注意的是，它主要依赖本地文件和内存存储，无需外部数据库，但大规模历史记忆建议定期导出或清理。它基于iii引擎，目前主要支持JavaScript/TypeScript生态，但可通过MCP协议与多种工具集成。
常见问题
如何安装agentmemory？
运行 npm install @agentmemory/agentmemory 即可安装，然后通过 import { memory } 开始使用。
支持哪些AI编码代理？
支持Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、Hermes、OpenClaw、pi、OpenCode以及任何MCP客户端。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agentmemory/raw/index.md 读取 agentmemory 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agentmemory/raw/index.md（查看排版版本）